Validation of the RR Lyrae period determination in the Pan-STARRS PS1 3
Notice bibliographique
Résumé
Context. The Pan-STARRS 3π survey has detected hundreds of thousands of variable stars thanks to its coverage and 4-year time span, even though the sampling of the light curves is relatively sparse. These light curves contain only 10–15 detections in each of the five filters (g, r, i, z, y). During the K2 mission, the Kepler space telescope observed along the ecliptic plane with a high sampling frequency, although only for about 80 days in each of its campaigns. Aims. Crossmatching and investigating the RR Lyrae stars observed by both K2 and Pan-STARRS can serve as a valuable tool to validate the classification and period determination of the ground-based survey. Methods. We used the Sesar catalogue of RR Lyrae stars detected by Pan-STARRS. After determining the overlap between the stars observed by both Pan-STARRS and K2, we also considered the Gaia DR3 SOS RR Lyrae catalogue data for the list of these stars wherever it was available. The frequencies of the light variations were calculated by applying the Lomb-Scargle periodogram method on the K2 light curves that were prepared with autoEAP photometry. The calculated frequencies of the stars then were compared with those given in the Sesar catalogue and the Gaia DR3 RR Lyrae catalogue. Results. We found that for the majority of the stars, the classification (95.6%) and the frequency determination (90.1%) of the Pan-STARRS RR Lyrae stars were consistent within 0.03 d−1 with those that we derived from the K2 autoEAP light curves. For a significant subset of the sample, 7.4%, however, an offset of 1 or 2 d−1 was found in the frequencies. These are the result of the sampling of the detections, because Pan-STARRS observations are affected by diurnal cycles, whereas Kepler carried out measurements quasi-continuously. We found that RRc subtypes are significantly more affected (25.3%) than RRab subtypes (3.7%), which is most likely caused by RRc stars having less sharp light curve features. Validation via space-based data will be important for future ground-based surveys, as well.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».